AIoT ตัวขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมการผลิตและการพลังงาน

AIoT เป็นการหลอมรวมกันระหว่างปัญญาประดิษฐ์ (AI) และอินเทอร์เน็ตในทุกสิ่ง (IoT) กำลังเพิ่มประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และการตัดสินใจ ให้กับอุตสาหกรรมการผลิตและบริษัทพลังงานทั่วโลก ตามการเปิดเผยของ SAS ผู้นำระดับโลกด้านข้อมูล และ AI

งานวิจัยที่ดำเนินการโดย IDC InfoBrief ในหัวข้อ “How AIoT Is Reshaping Industrial Efficiency, Security, and Decision-Making” ซึ่งสนับสนุนโดย SAS เป็นการอ้างอิงจากการสำรวจผู้บริหารในอุตสาหกรรมการผลิตและการพลังงานกว่า 300 คนทั่วโลก ได้พบประเด็นที่สำคัญ คือ

• การนำไปใช้ในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ — ปัจจุบันนี้ AIoT ถูกนำไปใช้เพื่องานบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (predictive maintenance) ในองค์กรต่างๆ มากเกือบ 71% โดยใช้อย่างแพร่หลายที่สุดในด้านการผลิต/อุตสาหกรรม และบริษัทพลังงาน ตามมาด้วยระบบอัตโนมัติด้านไอที (53%) และการจัดหาและโลจิสติกส์ (47%)
• AIoT ขับเคลื่อนมูลค่าทางธุรกิจที่จับต้องได้ — ผู้ตอบแบบสอบถาม 54% คาดว่าจะสามารถประหยัดต้นทุนได้มาก ถัดมา 52% คาดว่านวัตกรรมจะฉลาดขึ้นและก้าวไปเร็วยิ่งขึ้น และ 49% คาดว่าการดำเนินงานจะคล่องตัวขึ้นจากการลงทุนใน AIoT นอกจากนี้ 63% ยังเชื่อด้วยว่า AIoT จะช่วยเพิ่มผลิตภาพและความสามารถในการแข่งขัน
• ช่องว่างด้านทักษะกลายเป็นความท้าทายอันดับต้นๆ — ช่องว่างด้านทักษะเป็นอุปสรรคสำคัญต่อความสำเร็จของ AIoT มากกว่าปัญหาการผสานรวมเข้ากับระบบเดิมและปัญหาคุณภาพข้อมูล ซึ่งเป็นอุปสรรคสำคัญที่สุด ส่วนความท้าทายอื่นๆ ได้แก่ ต้นทุนการติดตั้งที่สูง ความเหลื่อมล้ำของกระบวนการทางธุรกิจ และการต่อต้านทางวัฒนธรรม การแก้ไขปัญหาเหล่านี้จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของ AIoT
• ผู้ใช้ AIoT จำนวนมากมองเห็นคุณค่าที่ใหญ่มากขึ้น — องค์กรที่ใช้ AIoT อย่างหนักมีแนวโน้มที่จะรายงานผลประโยชน์ที่เกินความคาดหมายอย่างมีนัยสำคัญมากเป็นสองเท่าเมื่อเทียบกับองค์กรที่ใช้เทคโนโลยีนี้อย่างประหยัด ที่น่าตกใจคือ มีองค์กรน้อยกว่า 3% ที่บอกว่า มูลค่าของ AIoT “ไม่เป็นไปตามที่คาดไว้”
• แรงผลักดันกำลังก่อตัว — องค์กรทั่วโลก 62% นำ AIoT มาใช้แล้ว และอีก 31% กำลังวางแผนที่จะนำมาใช้ โดยองค์กรที่ใช้ AIoT อยู่ในปัจจุบัน 43% เป็นการใช้อย่างแพร่หลายหรือบูรณาการอย่างสมบูรณ์
• การยอมรับในระดับภูมิภาคและมูลค่าที่รับรู้ได้อยู่ในจุดที่ต่างกัน — ภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกมีการนำ AIoT มาใช้ในระดับปานกลาง ขณะที่อเมริกาเหนือแสดงให้เห็นถึงแรงผลักดันที่แข็งแกร่งสำหรับการเติบโตอย่างมีนัยสำคัญ และ ภูมิภาคยุโรป-ตะวันออกกลาง-และแอฟริกา (EMEA) ยังคงมองในแง่ดีเกี่ยวกับมูลค่าของ AIoT ในทุกระดับการใช้งาน

การเปลี่ยนรูปแบบในภาคการผลิต

ผู้ผลิตและบริษัทด้านอุตสาหกรรมต้องเผชิญกับความท้าทายมากมาย ทั้งการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน ความกังวลด้านความมั่นคงแห่งชาติ และการขาดแคลนแรงงานอย่างต่อเนื่อง เพื่อตอบสนองความต้องการเหล่านี้ ผู้ผลิตจึงเร่งดำเนินกลยุทธ์การแปรรูปไปสู่ดิจิทัล โดยใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีอย่าง AIoT เพื่อปรับปรุงการดำเนินงานให้ทันสมัย และแก้ไขปัญหาการขาดแคลนแรงงาน

ระบบอัตโนมัติในโรงงานเป็นหนึ่งในผลลัพธ์ที่เห็นได้ชัดที่สุดของการแปรรูปนี้ และ AIoT เป็นตัวเร่งในการผลักดันไปข้างหน้า ผู้ผลิตในทุกภาคส่วนกำลังใช้ AIoT เพื่อทำให้งานต่างๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งไม่ใช่แค่เพียงงานเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการตัดสินใจต่างๆ ด้วย ไม่ว่าจะเป็น การปรับปรุงกระบวนการให้เหมาะสมที่สุด ปรับปรุงคุณภาพผลิตภัณฑ์ และลดเวลาหยุดทำงานนอกแผน

กระตุ้นตลาด

AIoT สามารถสร้างประโยชน์ให้กับบริษัทด้านกำลังไฟฟ้าและพลังงาน ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจากเซนเซอร์ที่มีอยู่มากมายทั่วทั้งโครงข่ายไฟฟ้า และในอุปกรณ์หลัก (เครื่องกำเนิดไฟฟ้า โรงไฟฟ้า และกังหันลม) AIoT สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของโครงข่ายไฟฟ้าได้ โดยช่วยให้ผู้ดำเนินการสามารถจัดการต้นทุน คาดการณ์ความต้องการ ปรับการดำเนินงานให้เหมาะสมที่สุด และส่งเสริมความพยายามด้านความยั่งยืน

เทคโนโลยี AI ยังช่วยให้บุคลากรภายในองค์กรมีความสามารถในการโต้ตอบกับข้อมูลได้มากขึ้น รวมถึงผู้ที่มีทักษะและบทบาทหน้าที่ที่หลากหลาย เป็นการแก้ปัญหาช่องว่างด้านทักษะ โดยบุคลากรที่ทำงานในโรงงาน ซ่อมบำรุงสายส่งไฟฟ้าเหนือศีรษะ หรือสร้างกลยุทธ์องค์กร สามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล ซึ่งใช้ประโยชน์จาก IoT และ Generative AI, Agentic AI, และ AI แบบดั้งเดิม (เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง)

เร่งสร้างนวัตกรรม AIoT

วิธีการด้าน IoT ของ SAS ได้ผสานรวม AI, การเรียนรู้ของเครื่อง และการบูรณาการ Edge-to-Cloud ทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและข้อมูลความเร็วสูงได้ การเชื่อมต่อ AI เข้ากับวิธีการ IoT เหล่านี้สามารถเพิ่มมูลค่าการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ และพลิกโฉมบุคลากรสู่ดิจิทัล โดยเปลี่ยนจากการควบคุมแบบแมนวลไปสู่การประสานงานอัจฉริยะ

ที่มา: SAS